---

در این مقاله رده جدیدی از برآوردگرها، تحت عنوان برآوردگرهای بیزی مقید تحت تابع زیان متعادل و متعادل موزون را بررسی می کنیم. همچنین برآوردگرهای بیزی مقید پارامتر طبیعی خانواده توزیع های نمایی تک پارامتری را محاسبه می کنیم. یک روش عمومی در تحلیل بیزی زمانی که عدم حتمیت در انتخاب توزیع پیشین وجود دارد، انتخاب یک کلاس از توزیع های پیشین و دستیابی به تصمیم بهینه در داخل این کلاس است، که به روش بیزی نیرومند معروف است. در این راستا، برآوردگر تاسف پسین مقید گاما- مینیمکس را تحت تابع زیان مجموع مربعات خطا بدست می آوریم و با استفاده از «راه حل بیزی» آنرا به توابع زیان متعادل تعمیم می دهیم.

---

  الگوی مارکوف پنهان در مسائل بیوانفورماتیک کاربرد فراوانی دارد. برای مثال این الگو در هم ردیفی دنباله ­ ها، تفسیر خانواده ­ های پروتئین و پیش ­ بینی ژن بکار می ­ رود. پارامترهای این الگو از طریق الگوریتم بام-ولش تعلیمی که یک الگوریتم EM است برآورد می شود. بکارگیری کارآمدترین الگوریتمها برای دنباله های طویل نیازمند حجم وسیعی از حافظه می ­ باشد. در این مقاله روش ­ های مختلفی از جمله استراتژی پیشرو و استراتژی پسرو را که به منظور کاهش حافظه این الگوریتم ارائه شده ­ اند معرفی می ­ کنیم. در ادامه الگوریتمی براساس مشاهدات از راست به چپ و از چپ به راست اعضای دنباله ارائه می شود که دارای حافظه خطی است. کارایی این الگوریتم بر روی داده ­ های شبیه ­ سازی شده از پروتئین ­ ها بررسی می ­شود.

 

---

در این مقاله، کلاسی از برآوردگرهای بیزی تعمیم یافته مینیماکس برای میانگین توزیع نرمال چندمتغیره زمانی که ماتریس کوواریانس معین مثبت و نامعلوم است تحت تابع زیان درجه دوم به دست آورده می شود، که تعمیم کلاس برآوردگرهای بیزی تعمیم یافته مینیماکس لین و تسای (1973) می باشد.

---

روش های استنباط متعددی برای شبکه های ژنی وجود دارد، ولی در همه آن ها تنها از اطلاعات نمونه استفاده می شود و کمتر مواردی وجود دارد که از اطلاعات گذشته یا اطلاعات موازی استفاده شده باشد. در این پژوهش به استنباط بیزی شبکه های ژنی پرداخته می شود. تلاش می شود از اطلاعات موجود در قالب یک الگوی بیزی استفاده شود. بدیهی است با به کارگیری توزیع پیشین مناسب و توجه به عدم استقلال پارامترهای موجود در شبکه های ژنی تعیین الگویی مورد نظر است که بتوان نتایج بهتری را نسبت به اطلاعات گذشته و نیز اطلاعات موجود در نمونه ها به دست آورد. به علاوه ابر پارامترها به دو روش برآورد می شوند و نتایج آن در یک مطالعه شبیه سازی مبتنی بر نمونه گیری گیبز مورد بررسی قرار گرفته، معایب و مزایای هر یک از آن ها بیان خواهند شد

---

در تجزیه و تحلیل مسائل رگرسیونی و به‌ویژه مدل بندی آماری بسیاری از داده‌ها مانند داده‌های اقتصادی، روانشناسی، علوم اجتماعی، علوم پزشکی، مهندسی و غیره با مشکل هم‌خطی در میان متغیرهای پیشگو و حضور نقاط دورافتاده در مجموعه داده‌ها مواجه می‌شویم. در چنین مواقعی برآوردگر کمترین توان‌های دوم معمولی منجر به برآوردگرهای نادقیق می‌شود. برای غلبه بر مشکل مشاهده‌های دورافتاده از روش‌های استوار استفاده می‌شود. همچنین برای حل مشکل هم‌خطی چندگانه استفاده از رگرسیون مرزبندی ‌شده توصیه می‌شود. از طرف دیگر در شرایطی که واریانس خطا‌ها ناهمگن بوده یا خطا‌ها دارای خودهمبستگی باشند، از روش کم‌ترین توان‌های دوم تعمیم‌یافته استفاده می‌شود. در این مقاله ابتدا یک الگوریتم سریع برای محاسبه برآوردگر کم‌ترین توان‌های دوم تعمیم‌یافته پیراسته مرزبندی ‌شده محتمل در مدل رگرسیون نیمه‌پارامتری پیشنهاد شده و سپس با استفاده از شبیه‌سازی به روش مونت کارلو و یک داده واقعی، کارایی برآوردگرهای پیشنهادی سنجیده می‌شود‎.

---

در اکثر آمارگیری‌ها، پرسش مشاغل و فعالیت‌ها از طریق پرسش‌های باز سوال می‌شود و کدگذاری این اطلاعات به هزاران رده به روش دستی صورت می‌گیرد که بسیار زمان‌بر و پرهزینه است. با توجه به ضروریات مدرن‌سازی نظام آماری کشورها، امروزه استفاده از روش‌های یادگیری آماری در آمار رسمی برای داده‌های اولیه و  ثانویه ضروری است. همچنین، روش‌های رده‌بندی یادگیری آماری در فرایند تولید آمار رسمی بسیار کاربرد دارد. هدف این مقاله، کدگذاری برخی فرایندهای آمارگیری‌ها با روش‌های یادگیری آماری و آشنایی مدیران در مورد امکان استفاده از روش‌های یادگیری آماری در تولید آمارهای رسمی است. دو کاربرد از روش‌های یادگیری آماری رده‌بندی شامل کدگذاری خودکار رشته فعالیت‌های اقتصادی و کدگذاری پرسش‌های باز پرسشنامه‌های مراکز آماری با چهار روش تکرار، روش ترکیبی ماشین بردار پشتیبان با ترکیب مدل‌ها در سطوح مختلف تجمیع، ترکیب روش تکرار و ماشین بردار پشتیبان و روش نزدیکترین همسایه روی داده‌های آمارگیری از کارگاه‌های صنعتی ایران انجام شده است.

---

با ظهور مِه‌داده‌ها در دو دهۀ گذشته، به منظور بهره‌برداری و استفاده از این نوع داده‌ها، نیاز به یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌ها با هدف تصمیم‌گیری براساس شواهد و اطلاعات قوی‌تر، بیش از پیش احساس می‌شود. لذا آشنایی با روش‌‌شناسی اتصال رکوردی به عنوان یکی از روش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها و همچنین استفاده از روش‌های یادگیری ماشین برای سهولت فرآیند اتصال رکوردها ضروری است. در این مقاله، ضمن تشریح فرایند اتصال رکوردی و برخی روش‌های مرتبط با آن، با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، برای افزایش سرعت یکپارچه‌سازی پایگاه‌داده‌ها، کاهش هزینه و بهبود عملکرد اتصال رکوردی، دو پایگاه‌دادۀ چارچوب کارگاه‌های صنعتی مرکز آمار ایران و سازمان تامین اجتماعی به یکدیگر متصل شده‌اند. 

---

روش تحلیل مجموعه ی مقادیر تکین  (SSA(   یک روش   ناپارامتری قدرتمند  درحوزه­ ی  تحلیل  سری­های  زمانی بوده و به دلیل دارا بودن ویژگی‌هایی نظیر عدم نیاز به برقراری فروض مانایی و یا محدودیت در تعداد مشاهدات جمع آوری شده مورد توجه قرار گرفته است. هدف اصلی روش SSA  تجزیه سری­های زمانی به اجزای تفسیرپذیر مانند روند، مولفه نوسانی و نوفه بدون ساختار است. در سالهای اخیر  تلاش های مستمری از جانب محققان در حوزه های مختلف پژوهشی  در جهت بهبود این روش خصوصاٌ در زمینه­ ی پیش بینی سری های زمانی  صورت گرفته است.   در این مقاله روش جدیدی برای بهبود پیش بینی روش  SSA  با استفاده از الگوریتم فیلتر کالمن در مدل های ساختاری معرفی می شود. سپس کارایی عملکرد این روش و چند روش تعمیم یافته SSA    با روش  SSA پایه با استفاده از معیار ریشه میانگین مربعات خطاها مورد مقایسه قرار می گیرد.  برای انجام این مقایسه، از داده های شبیه سازی شده از مدل های ساختاری و نیز داده های واقعی مصرف گاز در انگستان استفاده شده است.  نتایج به دست آمده از این بررسی نشان می دهد که روش معرفی شده جدید از دقت بیشتری نسبت به سایر روش ها برخوردار است.

---

امروزه با دسترسی روزافزون به پایگا‎‏ه‌های دادۀ اداری و حجم بالای داده‌های ثبت‌شده در سازمان‌ها، روش‌های سنتی گردآوری و تحلیل داده‌ها به دلیل بار پاسخ‌گویی بالا کارایی لازم را ندار‏ند. بر این اساس، گذار از روش‌های گردآوری سنتی به روش‌های مدرن گردآوری و تحلیل داده‌ها با رویکرد آمارهای ثبتی‌مبنا بیش از پیش مورد توجه تحلیلگران داده‌ها قرار گرفته ‌است. در روش‌های ثبتی‌مبنا، ایجاد یک پایگاه دادۀ یکپارچه از طریق اتصال رکوردهای پایگاه‌های دادۀ دستگاه‌های مختلف ‏اهمیت ویژه‌ای دارد. ‏بسیاری از الگوریتم‌های اتصال رکوردی بر پایهٔ مدل فلگی و سانتر توسعه یافته ‌است. یکی از نقص‌های مدل فلگی-سانتر این است که به درون اطلاعات موجود در مقادیر متغیرها نفوذ نمی‌کند و مقادیر متغیرهای رشته‌ای (رایج بودن یا نادر بودن مقدار ویژگی موردنظر) در آن اهمیت ندارد. در این ‎‏مقاله به معرفی روشی ‌پرداخته می‌شود که بتواند با اصلاح وزن‌های جورسازی مدل فلگی-سانتر‏، این تفاوت‌ها را در مقادیر یک متغیر رشته‌ای در مدل فلگی-سانتر القا کند. ‏از‎‎ طرف دیگر‏، مدلی که فلگی و سانتر پیشنهاد داده‌اند و روشی که برای تعدیل وزن‌های جورسازی در اتصال فراوانی‌مبنای رکوردها معرفی می‌شود، بر اساس فرض استقلال شرطی بنا شده‌اند. در برخی مسائل اتصال رکوردی، در تطابق و عدم تطابق میان متغیرهای مشترک مورد استفاده در جورسازی، فرض استقلال شرطی برقرار نیست. یک راهکار مورد استفاده در چنین حالتی، استفاده از مدل لگ-خطی است که امکان وجود اثرات متقابل میان متغیرهای جورسازی در مدل را فراهم می‌کند. ‎‎‎
در این ‏مقاله به دو روش تعمیم مدل فلگی ‎‐‎سانتر، یکی با رویکرد اصلاح وزن‌های جورسازی و دیگری با رویکرد مدل لگ‎‌‎خطی با حضور اثرات متقابل میان متغیرهای اتصال‌دهنده در شرایطی که فرض استقلال شرطی برقرار نباشد‏، پرداخته می‌شود. روش‌های معرفی شده برای اتصال رکوردی در این مقاله، روی مجموعه‌داده‌های نیروی کار مرکز آمار ایران با استفاده از نرم‌افزار ‎R‎ پیاده‌سازی شده‌اند. 

---

نحوه برخورد با داده‌های گم‌شده یکی از مسائلی است که اغلب محققان با آن روبرو هستند. جانهی چندگانه با استفاده از معادله‌های زنجیره‌ای یکی از رایج‌ترین و انعطاف‌پذیرترین روش‌ها برای جانهی است.  از دیدگاه تئوری، هر مدل جانهی می‌تواند  برای پیش‌بینی مقادیر داده‌های گم‌شده استفاده شود اما اگر مدل‌های پیشگویی نادرست باشند می‌تواند منجر به برآوردهای اریب و استنباط‌های نامعتبر شود. یکی از جدیدترین راه‌حل‌ها برای برخورد با داده‌های گم‌شده، روش‌ ترکیبی یادگیری ماشین و ابریادگیرنده است. در این مقاله،  چند شبیه‌سازی‌ برای نشان دادن رویکرد بهتر این روش از نظر اریبی کمتر و همگرایی بهتر برآورد پارامتر نهایی نسبت به  روش‌های جانهی رایج ارائه شده است.  همچنین، به پیاده‌سازی برخی روش‌های یادگیری ماشین و یک الگوریتم ترکیبی از ابریادگیرنده، روی داده‌های کارگاه‌های صنعتی  پرداخته شده است که در آن جانهی متغیرهای مختلف در داده‌ها به‌طور همزمان صورت می‌گیرد. همچنین به ارزیابی روش‌های مختلف  و معرفی روش دارای عملکرد برتر، پرداخته شده است.